JPH10283591A - 経路探索装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 交通情報の得られたリンクから交通情報の得
られないリンクの交通情報を推定して、最適経路を探索
する装置を提供する。 【解決手段】 送受信機１０及びＦＭアンテナ１４、レ
シーバ１６によりリンクの渋滞度や旅行時間等の交通情
報を取得し、ナビＥＣＵ１８で最適経路を探索する。経
路探索用リンクのうち、交通情報が得られない第２リン
クが存在する場合、交通情報の得られた第１リンクに対
する交通情報の得られない第２リンクの方向差及び離間
度（時間的ないし距離的）に応じて第１リンクの交通情
報を重み付けし、重み付けした交通情報で第２リンクの
交通情報を推定する。ナビＥＣＵ１８は推定した交通情
報を用いて目的地までの最適経路を探索し、ディスプレ
イ２０に表示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は経路探索装置、特に
外部から交通情報を得て目的地までの経路を探索する動
的経路案内（ＤＲＧＳ）に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、ＶＩＣＳ（Vehicle Informa
tion Communication System）を用いて情報センタか
らリンク旅行時間等の交通情報を得て、この交通情報に
基づいて目的地まで最短時間で到達するための経路を探
索し運転者に教示する動的経路案内システム（ＤＲＧ
Ｓ）が提案されている。このようなシステムでは、全て
のリンクの交通情報が得られるのが理想的であるが、ビ
ーコンの設置できないリンクや設置してもビーコンの不
具合等で交通情報が得られないリンクが少なからず存在
するのが実状であり、このようなリンクをどのように処
理するかが最適経路探索を行う上で極めて重要である。
このような実状に鑑み、本願出願人は先に特開平７−１
２９８９３号公報にて、リンク旅行時間情報が得られな
いリンクの旅行時間を周囲のリンクの旅行時間から推定
して経路を探索する技術を提案した。具体的には、旅行
時間が得られないリンクの前後のリンクの旅行時間とリ
ンク長から平均車速を求め、この車速で当該リンクも走
行できるとして旅行時間を推定する、あるいは並行する
左右の旅行時間の平均を当該リンクの旅行時間として推
定する。これにより、全く交通情報がない場合に比べて
最適経路探索の精度を向上させることができる。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記技
術では、原理的に交通情報の得られないリンクに対し、
交通情報が得られるリンクが隣接して存在する場合に有
効であり、交通情報が得られるリンクから距離的あるい
は時間的に離間しているリンクに対しては、精度良く交
通情報を推定することが困難で、動的経路探索を有効に
活用するには一定の限界があった。

【０００４】本発明は、上記従来技術の有する課題に鑑
みなされたものであり、その目的は、リンク旅行時間等
の交通情報のないリンクに対し、従来以上に広範囲に交
通情報を推定し、もって最適経路探索の精度を向上させ
ることができる装置を提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、第１の発明は、交通情報を有する第１リンクと交通
情報を有しない第２リンクを用いて目的地までの経路を
探索する経路探索装置であって、前記第２リンクの交通
情報を、前記第１リンクに対する前記第２リンクの方向
差及び離間度に応じて前記第１リンクの交通情報を重み
付けすることで算出する演算手段を有することを特徴と
する。第１リンクと第２リンクの交通情報の相関度は、
第１リンクに対する第２リンクの方向及び離間度に応じ
て変化する。すなわち、第１リンクと第２リンクがほぼ
同一方向で、かつ近い距離にあれば、第２リンクにとっ
ての第１リンクの交通情報は相関度が高いが、方向が同
一でも離間している、あるいは距離的に近くても方向が
異なれば、第２リンクにとっての第１リンクの交通情報
の相関度は低下する。従って、方向差及び離間度に応じ
て第１リンクの交通情報の重み付け、すなわち相関度を
決定することで、従来以上に広範囲に第２リンクの交通
情報を推定できる。

【０００６】また、第２の発明は、第１の発明におい
て、さらに前記交通情報の時間変化を検出する検出手段
を有し、前記演算手段は、前記時間変化に基づいて重み
付けすることを特徴とする。交通情報が時間とともに変
化する場合、第２リンクの状況も時間的に変化すること
が予想される。例えば、第１リンクの渋滞が増大する傾
向にある場合、第２リンクの渋滞も一般的に増大する傾
向にある。従って、第１リンクの交通情報の時間変化を
考慮して第２リンク推定時の重みを決定することで、一
層の精度向上を図ることができる。

【０００７】また、第３の発明は、第１の発明におい
て、さらに統計的交通情報を記憶する記憶手段を有し、
前記演算手段は、前記統計的交通情報に基づいて重み付
けすることを特徴とする。交通情報が得られない第２リ
ンクについても、何らかの統計的交通情報が存在する場
合には、これを活用する、すなわち推定値を統計値に一
致させるような重みを設定することで推定の精度を上げ
ることができる。

【０００８】

【発明の実施の形態】以下、図面に基づき本発明の実施
形態について説明する。

【０００９】<第１実施形態＞図１には、車両側の全体
構成ブロック図が示されている。送受信機１０は路側に
設けられた光ビーコンや電波ビーコンと通信することで
交通情報を取得するもので、具体的には光ビーコンから
は前方半径１０ｋｍ先の詳細交通情報、電波ビーコンか
らは高速道路又はそれに属する道路の交通情報を取得す
るものである。交通情報としては、各リンクの渋滞度や
リンクの旅行時間、工事等の規制情報であり、渋滞度は
複数の評価段階で評価（例えば、渋滞、混雑、空き）さ
れる。得られた交通情報はＶＩＣＳ用のＥＣＵ（電子制
御装置）１２に供給される。また、ＦＭアンテナ１４及
びレシーバ１６が設けられ、ＦＭ多重放送で送信されて
くる交通情報を受信する。この交通情報は、ＦＭ受信エ
リア内の広域交通情報であり、得られた交通情報は同様
にＶＩＣＳ用ＥＣＵ１２に供給される。ＶＩＣＳ用ＥＣ
Ｕ１２は、これらの交通情報（渋滞度やリンク旅行時
間、規制情報等）をナビゲーション用ＥＣＵ（図では簡
略してナビＥＣＵと記す）１８に供給する。ナビＥＣＵ
１８は地図表示用リンク及び経路探索用リンクを含む地
図データを記憶する地図データベース及び演算手段とし
てのマイクロコンピュータを有しており、地図データベ
ースに記憶された経路探索用リンクを読み出し、ＶＩＣ
Ｓ用ＥＣＵ１２から供給された交通情報を考慮して目的
地まで最短時間で到達できる経路を探索する。この際、
経路探索用リンクのうち、交通情報が得られないリンク
に対しては、交通情報が得られたリンクに基づいてその
交通情報を推定する演算を実行する。探索して得られた
経路は、目的地までの推奨経路としてディスプレイ２０
上に表示する。

【００１０】図２には、ナビＥＣＵ１８内のマイクロコ
ンピュータの全体処理フローチャートが示されている。
まず、渋滞度やリンク旅行時間等の交通情報を受信し
（Ｓ１０１）、経路探索用リンクのうち交通情報が得ら
れていないリンクの渋滞度を推定する（Ｓ１０２）。こ
の渋滞度推定処理は、マイクロコンピュータ内のＲＯＭ
に予め記憶された処理プログラムを実行することにより
行われ、交通情報の得られていないリンク（第２リン
ク）の交通情報を、交通情報の得られたリンク（第１リ
ンク）に対する第２リンクの方向差及び離間度に応じて
第１リンクの交通情報を重み付けすることで算出する。
重み付けの具体的方法については後述する。そして、交
通情報が実際に得られ、その渋滞度が既知のリンクと、
渋滞度を推定したリンクを用いて目的地までの経路を公
知の探索法（ダイクストラ法等）で探索する（Ｓ１０
３）。この経路探索は、新たな交通情報が得られる度に
実行する。そして、得られた経路は、地図データ上に重
畳してディスプレイ２０に表示する（Ｓ１０４）。もち
ろん、交通情報として規制情報が存在する場合には、そ
の情報をディスプレイ２０に表示することもできる。

【００１１】図３及び図４には、マイクロコンピュータ
で実行される渋滞度推定処理が模式的に示されている。
図３は、車両の現在位置を中心として、交通情報が得ら
れたリンクの渋滞度Ｊを、その現在位置の属するリンク
に対する方向差（θ）及び離間度（図では時間間隔ｔ）
の関数として示した３次元マップであり、図４は、実経
路上の渋滞度の位置を示す説明図である。現在位置の属
するリンク（ｄ１）は交通情報の得られたリンクであ
り、その渋滞度はＪ１である。そして、このリンクｄ１
の渋滞度Ｊ１によって生じる周囲の渋滞度Ｊ（ｄ１）
は、原点で渋滞度が最大（つまり、得られた渋滞度Ｊ１
そのもの）で、θ及びｔが増大するに従って所定の関係
（例えば正規分布）で減少していく。

【００１２】一般に、αを第１リンクに対する第２リン
クの方向差θ及び第１リンクに対する第２リンクの時間
差ｔによって決まる重み関数であるとすると、第１リン
クの渋滞度Ｊ１による近傍の第２リンクの渋滞度Ｊ（ｄ
１）は、

【数１】Ｊ（ｄ１）＝Ｊ１・α（θ、ｔ）（α≦１） で表現でき、これは第１リンク位置での渋滞度が最も相
関度が高く、θあるいはｔが離れるに従ってその渋滞度
の相関度が低下していくことを意味している。

【００１３】また、リンクｄ１に対して（θ２、ｔ２）
の位置にも交通情報が得られたリンクｄ２があり、その
渋滞度がＪ２であるとすると、リンクｄ２の周囲の渋滞
度Ｊ（ｄ２）も、同様にして（θ２、ｔ２）で渋滞度が
最大（つまり、得られた渋滞度Ｊ２そのもの）となり、
（θ２、ｔ２）から離れるに従って所定の重み関数α
（θ、ｔ）で減少していく。さらに、リンクｄ１に対し
て同一方向（方向差ゼロ）で時間間隔がｔ３、つまり
（０、ｔ３）の位置に交通情報が得られたリンクｄ３が
あり、その渋滞度がＪ３であるとすると、リンクｄ３の
周囲の渋滞度Ｊ（ｄ３）も、（０、ｔ３）で渋滞度が最
大（つまり得られた渋滞度Ｊ３そのもの）となり、
（０、ｔ３）から離れるに従い所定の重み関数α（θ、
ｔ）で減少していく。以上の重み付けを交通情報の得ら
れた全てのリンクに対して実行し、これらを加算するこ
とで、θ、ｔを独立変数、渋滞度Ｊを従属変数とする３
次元マップが得られる。

【００１４】このように、マイクロコンピュータは、交
通情報の得られた第１リンクに対して第２リンクとの方
向差及び離間度（時間間隔）で重み付けして、第２リン
クにとっての第１リンクの相関度を評価する。そして、
交通情報が得られない第２リンクの渋滞度に対しては、
図３に示された３次元マップからその渋滞度Ｊを推定
し、探索範囲内の全てのリンクに対して交通情報を付与
する。従って、交通情報を有する第１リンクと交通情報
の得られない第２リンクが存在する場合でも、交通情報
の有効活用を図り、最適の経路を探索することができ
る。

【００１５】<第２実施形態＞上記第１実施形態では、
交通情報の得られたリンク（第１リンク）に対する交通
情報の得られない第２リンクの方向差と離間度に応じて
所定の重み関数で重み付けすることで、第２リンクの交
通情報を推定したが、本実施形態では、渋滞度の時間変
化に基づいて重み付けすることにより、推定の精度を一
層向上させる例を説明する。本実施形態の構成は図１と
同様であるが、ナビＥＣＵ１８内のマイクロコンピュー
タがＶＩＣＳ用ＥＣＵ１２から供給された渋滞度の時間
変化を検出し、この時間変化に応じて重みを決定する点
に特徴がある。

【００１６】図５には、交通情報が得られる第１リンク
のうちのあるリンクの時間変化の様子が示されている。
図において、横軸は時間ｔ、縦軸は渋滞度であり、ある
時間間隔Δｔ１では渋滞度がΔＪ（ｔ１）だけ増加し、
ある時間間隔Δｔ２では渋滞度がΔＪ（ｔ２）だけ減少
する。このように、あるリンクの渋滞度は時間変化する
ので、例えば渋滞度が時間とともに増大している場合に
は図３における減少量、すなわち重み関数α（θ、ｔ）
で規定されるピーク値からの減少量を少なくし、渋滞度
が時間とともに減少している場合には図３における減少
量、すなわち重み関数α（θ、ｔ）で規定されるピーク
値からの減少量を多くする。

【００１７】図６には、渋滞度の時間変化に応じて重み
付けを変化させる様子が示されている。なお、図では簡
略化のため、方向差θと渋滞度の２次元マップとして示
す。図において、破線は時間変化がない場合の、交通情
報が得られたあるリンク周囲の渋滞度であり、図３に示
された重み付けと同一である。一方、実線Ａは渋滞の時
間変化が正、つまり渋滞が時間とともに増加する場合の
重みであり、渋滞が悪化する傾向にあることを考慮して
減少の度合いを少なくしている。また、実線Ｂは渋滞の
時間変化が負、つまり渋滞が時間とともに減少する場合
の重みであり、渋滞が緩和する傾向にあることを考慮し
て減少の度合いを多くしている。すなわち、任意の位置
における第１実施形態の渋滞度Ｊと第２実施形態におけ
る渋滞度Ｊ’を比較すると、渋滞度が時間とともに増大
する場合にはＪ’＞Ｊとなり、渋滞度が時間とともに減
少する場合にはＪ’＜Ｊとなる。

【００１８】このように、渋滞の時間変化に応じて重み
を変化させることで、交通情報の得られない第２リンク
の推定精度を一層上げることができ、最適経路探索を得
ることが容易となる。

【００１９】<第３実施形態＞上記した第１あるいは第
２実施形態では、ＶＩＣＳ用ＥＣＵ１２から供給され
た、リアルタイムの交通情報に基づいて第２リンクの交
通情報を推定したが、第２リンクについて何らかの統計
的な交通情報が存在する場合には、これを利用して第２
リンクの交通情報推定の精度を上げることも可能であ
る。本実施形態の構成も図１と同様であるが、ナビＥＣ
Ｕ１８内のメモリに統計的交通情報データ、例えば渋滞
度データを記憶し、これを適宜読み出して重みを決定す
る点が相違する。

【００２０】図７には、図３に示された３次元マップに
加え、統計値Ｊ（ｓ）が存在する場合の重みが示されて
いる。あるリンクの統計値Ｊ（ｓ）が存在する場合、そ
のリンクにおける渋滞度の推定値が統計値Ｊ（ｓ）に一
致するように、第１リンクの交通情報の重みを決定す
る。例えば、ある渋滞度Ｊ（ｄ１）のみに着目すると、

【数２】Ｊ（ｄ１）＝Ｊ１・α（θ、ｔ） であり、位置（θｓ、ｔｓ）における統計的渋滞度がＪ
（ｓ）であったとすると、

【数３】α（θｓ、ｔｓ）＝Ｊ（ｓ）／Ｊ１ となるように重み関数α（θ、ｔ）の値を定める。これ
により、統計データを有効活用して、交通情報も統計デ
ータもないリンクの交通情報を精度良く推定することが
可能となる。

【００２１】なお、上記各実施形態においては、交通情
報として渋滞度を例にとり説明したが、交通情報を有す
る第１リンクの旅行時間から、交通情報を有しない第２
リンクの旅行時間を全く同様に推定することも可能であ
る。

【００２２】また、上記各実施形態では、離間度として
時間間隔を示したが、時間間隔の代わりに第１リンクと
第２リンクの距離を用いることも可能である。

【００２３】また、上記各実施形態では、重み関数α
（θ、ｔ）、あるいは距離をｘとするとα（θ、ｘ）の
例として正規分布をとって説明したが、θとｔ、あるい
はθとｘが増大するに従ってその値が減少していく任意
の関数を用いることも可能である。図８〜図１０には、
このような重み関数の一例が示されている。図８は上記
各実施形態と同様の正規分布であり、ｆ（ｘ）及びｇ
（θ）をそれぞれ第１リンクと第２リンクの距離ｘにつ
いての正規分布、第１リンクと第２リンクの方向差θに
ついての正規分布として

【数４】α（θ、ｘ）＝ｆ（ｘ）ｇ（θ） とした例である。図９はｆ（ｘ）及びｇ（θ）をともに
ステップ状に変化させたものであり、これに応じて重み
関数

【数５】α（θ、ｘ）＝ｆ（ｘ）ｇ（θ） もステップ状に変化する。図１０はより簡易的に推定す
るための重みであり、ｆ（ｘ）及びｇ（θ）が３段階に
変化する。

【００２４】さらに、上記各実施形態において、例えば
方向差が大きくない複数のリンクが存在し、そのうちの
一つのリンクが交通情報の得られた第１リンクで、その
周囲に交通情報の得られない第２リンクである場合、方
向差＝０として実質的に離間度のみに応じて簡易的に交
通情報を推定することも可能である。例えば、図１１に
示すように、ほぼ同一方向の５つのリンクＡ，Ｂ，Ｃ，
Ｄ，Ｅが存在し、リンクＡのみが第１リンクでその渋滞
度Ｊ＝１０であった場合、リンクＡに近い第２リンク
Ｂ，Ｃに対しては一律に渋滞度Ｊ＝５を割り当て、リン
クＡから遠い第２リンクＤ，Ｅに対しては一律にＪ＝１
を割り当てて経路探索を実行することも可能である。

【００２５】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
交通情報のない任意のリンクに対し、従来以上に精度良
く交通情報を推定することができるので、最適経路探索
の精度を向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 実施形態の構成ブロック図である。

【図２】 実施形態の全体処理フローチャートである。

【図３】 第１実施形態における方向差と離間度（時間
間隔）及び渋滞度との関係を示す３次元グラフ図であ
る。

【図４】 第１実施形態における実経路上の渋滞度説明
図である。

【図５】 第２実施形態における渋滞度の時間変化を示
すグラフ図である。

【図６】 第２実施形態における渋滞度推定の重みを示
す２次元グラフ図である。

【図７】 第３実施形態における方向差と離間度（時間
間隔）及び渋滞度との関係を示す３次元グラフ図であ
る。

【図８】 渋滞度推定の重みを示すグラフ図である。

【図９】 渋滞度推定の重みを示す他のグラフ図であ
る。

【図１０】 渋滞度推定の重みを示す他のグラフ図であ
る。

【図１１】 渋滞度推定の他の方法を示す説明図であ
る。

【符号の説明】

１０ 送受信機、１２ ＶＩＣＳ用ＥＣＵ、１４ ＦＭ
アンテナ、１６ レシーバ、１８ ナビＥＣＵ、２０
ディスプレイ。

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 交通情報を有する第１リンクと交通情報
   を有しない第２リンクを用いて目的地までの経路を探索
   する経路探索装置であって、 前記第２リンクの交通情報を、前記第１リンクに対する
   前記第２リンクの方向差及び離間度に応じて前記第１リ
   ンクの交通情報を重み付けすることで算出する演算手段
   を有することを特徴とする経路探索装置。
2. 【請求項２】 前記交通情報の時間変化を検出する検出
   手段をさらに有し、 前記演算手段は、前記時間変化に基づいて重み付けする
   ことを特徴とする請求項１記載の経路探索装置。
3. 【請求項３】 統計的交通情報を記憶する記憶手段をさ
   らに有し、 前記演算手段は、前記統計的交通情報に基づいて重み付
   けすることを特徴とする請求項１記載の経路探索装置。